Ockham borotvája, az az elv, amelyet gyakran úgy foglalnak össze, hogy „a legegyszerűbb magyarázat általában a legjobb”, az emberi gondolkodás egyik legelterjedtebb és leghasznosabb eszköze.
A „szingularitás” kifejezés túllépett a szűk tudományos körökön, és mára a populáris kultúra visszatérő motívumává vált: filmek, újságcikkek és közéleti viták gyakori témája. Gyakran drámai felhanggal ábrázolják, elszabadult mesterséges intelligencia és alapjaiban megváltozott emberi lét képeit idézve. Bár néha szenzációhajhász módon tálalják, a mögöttes koncepció komoly figyelmet érdemel, különösen a mesterséges intelligencia (MI) fejlődésének gyorsulásával.
A General Motors autonóm járművekkel foglalkozó leányvállalata, a Cruise, egy jelentős, 2023 októberében történt incidens után kihívásokkal teli útra lépett. A kezdeti erőfeszítések a fokozatos működési újraindításra, a bizalom helyreállítására és a biztonság fokozására összpontosítottak, miután egy gyalogosvontatási incidens országos leálláshoz vezetett. Azonban a GM későbbi stratégiai váltásai drámaian megváltoztatták a Cruise pályáját, ami a független robotaxi ambícióinak feladásában csúcsosodott ki 2024 végén és 2025 elején.
A játékelmélet, a stratégiai döntéshozatal matematikai modellje, számos fogalommal operál, amelyek segítenek megérteni az interakciók dinamikáját. Ezek közül az egyik legfontosabb és leggyakrabban emlegetett a zéró összegű játék. Ez a koncepció olyan helyzeteket ír le, ahol az egyik szereplő nyeresége szükségszerűen a másik szereplő veszteségét jelenti, a teljes "nyeremény" pedig állandó, azaz nulla. A zéró összegű játékok a versengés és a konfliktus alapvető modelljei, és számos területen, a sporttól a gazdaságon át a politikáig, relevánsak.
Láttál már olyan robotot, animációs figurát, vagy éppen videojáték-karaktert, ami annyira élethű volt, hogy már szinte zavaróan hatott? Nem tudtad eldönteni, hogy emberi-e vagy sem, és ez a bizonytalanság furcsa, nyugtalanító érzést keltett benned? Ha igen, akkor nagy valószínűséggel megtapasztaltad az "uncanny valley", azaz a "hátborzongató völgy" jelenségét. De mi is ez pontosan, és miért vált ki belőlünk ilyen erős reakciót?
Gondoltál már arra, hogy a modern technológia, amely elvileg megkönnyíti az életünket és időt takarít meg nekünk, valójában miért nem eredményez több szabadidőt? Miért dolgozunk ugyanolyan sokat, vagy talán még többet, mint a nagyszüleink, annak ellenére, hogy mosógépek, mosogatógépek, számítógépek és okostelefonok vesznek körül minket? A válasz egy, már az ipari forradalom idején felismert jelenségben rejlik, amelyet Jevons-paradoxonnak nevezünk.
A Reverse Polish Notation (RPN) egy hatékony módszer matematikai kifejezések kiértékelésére, melynek lényege, hogy a műveleti jelek az operandusok után következnek. Ez a megközelítés lehetővé teszi a zárójelek mellőzését, így egyszerűbbé és átláthatóbbá válik a számítási folyamat. Bár elsőre eltérőnek tűnhet, az RPN alkalmazása jelentősen felgyorsítja a műveletek végrehajtását, különösen a számítógépes rendszerek és programozható számológépek terén.
A mesterséges intelligencia fejlődése egyre inkább lehetővé teszi, hogy az LLM modellek bonyolult matematikai problémákat is megoldjanak. De vajon mennyire képesek egy általános iskolai versenyfeladat logikai kihívásainak megfelelni? Egy korábbi tesztben már megvizsgáltam a különböző modellek teljesítményét, most pedig az OpenAI új O3 modellje kapcsán végeztem el egy friss összehasonlítást.
Az OpenAI nemrégiben bemutatta az o3-mini modellt, amely az érvelési képességekre optimalizált mesterséges intelligencia rendszerek sorában egy újabb lépést jelent. Az új modell különösen azoknak lehet hasznos, akik technikai vagy tudományos problémák megoldására keresnek AI-alapú támogatást.
Sokan a videokártyákat még mindig a játékokkal azonosítják, pedig a GPU-k sokkal többre képesek. Építésükből adódóan kiválóan alkalmasak a párhuzamos számításokra, ami elengedhetetlen a mélytanulási modellek betanításához és futtatásához. Gondoljunk csak bele: egy modern LLM több milliárd paraméterrel rendelkezik, és ezeket a paramétereket mind egyszerre kell kezelni. Ez a fajta párhuzamos feldolgozás a GPU-k igazi erőssége, míg a hagyományos CPU-k (központi processzorok) ebben a tekintetben elmaradnak.
A gépi tanulás és a nagy nyelvi modellek (LLM-ek) előretörése egy olyan számítástechnikai kihívást teremtett, amelynek megoldása sokkal több, mint egy egyszerű hardverfejlesztési kérdés. Az elmúlt évek mesterséges intelligencia robbanása olyan speciális számítási igényeket támasztott, amelyekre jelenleg szinte kizárólag az NVIDIA talált megoldást.
A háttértárolók fejlődése során számos csatlakozási technológia jelent meg, amelyek mind a sebesség, mind a hatékonyság terén forradalmi változásokat hoztak. A SATA, SAS és M.2 csatlakozások ma is a legelterjedtebb megoldások közé tartoznak, de melyik mire való, és miben különböznek egymástól?
A nagy nyelvi modellek (LLM-ek) hatékony működéséhez elengedhetetlen a súlyok megfelelő tárolása és feldolgozása. A választott számformátum közvetlen hatással van a modell memóriaigényére, számítási sebességére és pontosságára. Az évek során az FP32-t fokozatosan felváltotta az FP16 és a BF16, míg az inferencia optimalizálása érdekében egyre elterjedtebbek az INT8 és alacsonyabb bitmélységű kvantált formátumok.
Az MI modellek fejlődése az elmúlt években lenyűgöző ütemben haladt előre, de vajon hogyan teljesítenek ezek a rendszerek egy 5. osztályos matematika versenyfeladat megoldásában? Ebben a tesztben nemcsak a modellek problémamegoldó képességét vizsgálom, hanem betekintést nyújtok abba is, hogy mennyire hatékonyan tudnak optimalizációs problémákat kezelni.
A nagy nyelvi modellek (LLM-ek) rohamos fejlődése új kihívásokat támaszt a számítástechnika területén. Számomra is fontos kérdés, hogy a GPU-k milyen teljesítményt nyújtanak ezen modellek futtatásakor. Ebben a bejegyzésben a TFLOPS (trillion floating-point operations per second) és a TOPS (trillion operations per second) fogalmak mentén igyekszem megvizsgálni a különböző GPU-k teljesítményét. Egy áttekinthető táblázat segítségével mutatom be az egyes modellek képességeit, rövid magyarázatokkal kiegészítve.
Az MI világában eddig a zárt rendszerű modellek, mint a GPT-4 vagy a Claude Sonnet, uralták a csúcskategóriás megoldások piacát, azonban ezekhez hozzáférni gyakran költséges és korlátozott lehetőségekkel jár. A DeepSeek-V3 megjelenése azonban új korszakot nyitott: ez az open-source nyelvi modell nemcsak hogy versenyképes teljesítményt nyújt a legismertebb zárt modellekkel szemben, de lehetőséget kínál arra is, hogy saját infrastruktúrán belül futtassuk.
A videokártyák árai évek óta az egekben vannak, és ennek összetett, egymást erősítő okai vannak.
A Mixture-of-Experts (MoE) egy gépi tanulási architektúra, amely a "felosztás és uralkodás" elvét követi. Az alapötlet az, hogy egy nagy modellt több kisebb, specializált almodellre – úgynevezett "szakértőkre" – bontanak, amelyek mindegyike egy adott feladatra vagy adathalmaz-részletre specializálódik.
A nagy nyelvi modellek (LLM-ek) használata során (pl. GPT 4o, Claude Sonnet) gyakran felmerülő kérdés, hogy milyen nyelven érdemes kommunikálni velük a leghatékonyabb eredmény elérése érdekében. A modellek többnyelvű képességei lehetővé teszik a hatékony kommunikációt számos nyelven, bár az angol nyelvű bemenetekkel és válaszokkal összevetve azonban más nyelveken látszólag csökken a modellek teljesítménye.
Az emberi agy, ez a komplex biológiai rendszer, évmilliók evolúciója során tökéletesedett, míg a nagyméretű nyelvi modellek (LLM-ek) a mesterséges intelligencia legújabb vívmányai. Bár az LLM-ek lenyűgöző képességeket mutatnak a nyelvfeldolgozás terén, vajon felülmúlhatják-e valaha az emberi agy komplexitását és képességeit?